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서문
감수자 서문 이 책에 대해서 1장 구글의 탄생 1. 검색엔진의 진화 2. 검색엔진의 구조 3. 크롤링-온 세상의 웹 페이지를 수집한다 4. 인덱스 생성-검색용 데이터베이스를 만든다 5. 검색 서버-요청하는 정보를 즉석에서 찾아낸다 구글의 기술력 파헤치기! - 초기 구글의 전체적인 모습 2장 구글의 공룡화 1. 인터넷을 검색하는 거대 시스템 2. 세계로 눈을 돌린 검색 클러스터 구글의 기술력 파헤치기! - 구글의 기본적인 사상 3장 구글의 분산 스토리지 1. GFS-분산 파일 시스템 2. Bigtable-분산 스토리지시스템 3. Chubby-분산 잠금 서비스 구글의 기술력 파헤치기! - 구글의 기반 시스템 4장 구글의 분산 데이터 처리 1. MapReduce-분산처리를 위한 기반 기술 2. Sawzall-분산처리용 프로그래밍 언어 구글의 기술력 파헤치기! - MapReduce와 Sawzall 5장 구글의 운용 비용 1. 구글의 운용 비용은 얼마나 될까? 2. CPU는 어디에 전기를 사용하는가 3. PC의 소비 전력을 절감한다 4. 데이터 센터의 전력 배치 5. 하드디스크는 언제 고장 나는가 6. 미국 전역으로 널어지는 거대한 데이터 센터 구글의 기술력 파헤치기! - 비용 우위성 6장 구글의 개발 체제 1. 자주성을 중시하는 소프트웨어 개발 2. 커스터마이즈 3. 테스트를 자동화한다 구글의 기술력 파헤치기! - 구글 환경과 체제 |
西田圭介
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크롤러가 대량의 웹 페이지를 수집할 때, 특정 웹 사이트에 액세스를 집중시켜서는 안 된다. 단시간에 지나치게 많은 웹 페이지를 요청하면 해당 사이트로부터 접속을 거부 당할 수도 있기 때문이다. 특정 사이트에 부하를 집중시키지 않고 폭 넓게 웹 페이지를 수집할 수 있도록 스케줄을 세우고 계획적으로 움직여야만 한다.
--- p.50 |
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전 세계의 웹 페이지를 모아 처리하기 위해서는 몇 개의 하드디스크로는 도저히 감당할 수 없을 만큼 막대한 디스크 용량이 필요하다. 구글에서는 다수의 컴퓨터에 복수의 하드디스크를 장착함으로써, 사실상 얼마든지 디스크 용량을 확대할 수 있도록 하고 있다.
--- p.108 |
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MapReduce는 특히 GFS의 입력파일과 조합하면 뛰어난 성능을 발휘한다. 다수의 머신으로 분산된 Map 처리는 가능한 한 해당 머신에서 파일을 읽어 들이기 때문에 전체적인 읽기 속도가 매우 빠르다. 그 반면에 쓰기는 복수의 머신으로 복사되기 때문에 느려지지만, MapReduce로 가공된 데이터는 작아지는 경향이 있으므로, 기록해야 하는 양은 작은 데서 그친다.
--- p.260 |